

export const OPERATERS_ENUM = [
  {
    label: '预测',
    value: 'Predict'
  },
  {
    label: '注册',
    value: 'Register'
  },
  {
    label: '交替最小二乘法（Alternating Least Square）， 一种协同推荐算法',
    value: 'ALSInPlace'
  },
  {
    label: '词频-逆向文件频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency），是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度',
    value: 'TfldfinPlace'
  },
  {
    label: 'K均值聚类算法',
    value: 'KMeans'
  },
  {
    label: '逻辑回归是一个广义线性回归分析模型，常被用于二分类或多分类场景',
    value: 'LogisticRegression'
  }
  ,
  {
    label: '朴素贝叶斯，用于监督学习',
    value: 'NaiveBayes'
  },
  {
    label: '随机森林算法，利用多个决策树去训练，分类和预测样本',
    value: 'RandomForest'
  }
  ,
  {
    label: '线性回归是一种统计分析方法，它利用回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系',
    value: 'Linear Regression'
  },
  {
    label: '将连续的特征转化为离散的特征',
    value: 'Discretizer'
  }
  ,
  {
    label: '特征归一化，本质上是为了统一量纲，让一个向量里的元素变得可以比较',
    value: 'NormalizelnPlace'
  }
  ,
  {
    label: '特征平滑，可以将输入的特征中的异常数据平滑到一定范围',
    value: 'ScalerlnPlace'
  }
  ,
  {
    label: '将文本内容转变成向量',
    value: 'Word2VeclnPlace'
  }
  ,
  {
    label: '可以轻松地将一个 JSON字段扩展为多个字段',
    value: 'JsonExpandExt'
  }
  ,
  {
    label: '数据集切分，支持对每个分类的数据按比例切分',
    value: 'RateSampler'
  }
  ,
  {
    label: '可以修改分区数量。例如，在我们保存文件前或使用 Python 时，我们需要使用 TableRepartition 来使 Python workers 尽可能地并行运行',
    value: 'TableRepartition'
  }
  ,
  {
    label: '被用来完成表格抽取和解析所有在 SQL 中的表',
    value: 'SyntaxAnalyzeExt'
  }
  ,
  {
    label: '被用来处理树状分析',
    value: 'TreeBuildExt'
  }
]
	
